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从具有欧洲格式的 csv 文件导入股票数据时，我遇到了一些问题，如下所示：

Date ;Stock1;Stock2
03.05.2019 ;1.581,70;20,76
30.04.2019 ;1.588,46;20,72

目前我正在使用 pandas 的 read_csv 命令。对于第二只股票来说效果很好，并且通过快速的解决方法，获得正确的时间指数是没有问题的。

但是，stock1 中的千位分隔符让我很头疼。当它被导入时，由于“。”，python将其视为字符串而不是浮点数。. 尝试“千”分隔符参数，它破坏了我的时间戳。

到目前为止不破坏时间戳的脚本版本：

# Importing the data with a "," as decimal separator 
stock_data = pd.read_csv("stock_data.csv", sep = ";", decimal = ",")

# Time indexing
df['Date'] = df['Date'].apply(pd.to_datetime)
df.set_index(df["Date"], inplace = True)

由于我真的被卡住了，我需要一些帮助来找到直接导入此类日期的方法，保持索引完整，同时将其余部分作为浮点数导入。或者，如何在导入 csv 文件之前对其进行清理。

非常感谢你的帮助 ：）

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尝试这个

library(readr)
stock_data <- read_csv("stock_data.csv", 
    locale = locale(decimal_mark = ",", grouping_mark = "."))
View(house_pricing_test)
于 2019-06-08T20:22:18.573 回答